Cartografía regional de las estaciones de compresión de gas natural en los Estados Unidos y Canadá utilizando el...

Área de la Ciencia:

• Ciencias del medio ambiente
• Detección remota
• Aprendizaje automático

Sus antecedentes:

• La cartografía precisa de las infraestructuras de petróleo y gas es crucial para la atribución de emisiones y la evaluación del impacto de la contaminación comunitaria.
• Los conjuntos de datos de acceso abierto existentes carecen de una cobertura completa, en particular para las estaciones de compresión de gas natural, que son fuentes importantes de emisiones de metano y contaminación nociva.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar el primer enfoque automatizado de aprendizaje profundo para detectar estaciones de compresión de gas natural en imágenes satelitales.
• Mejorar la precisión de las bases de datos de las infraestructuras de petróleo y gas y evaluar las posibles subestimaciones de la exposición de la población a los contaminantes.

Principales métodos:

• Experimentado con varias arquitecturas de redes neuronales de aprendizaje profundo y resoluciones de imagen para la detección de estaciones de compresor.
• Proximidad incorporada a los oleoductos y gasoductos para mejorar la precisión del modelo.
• Desplegó el mejor modelo en una región de 200.000 km2 en el esquisto Marcellus.

Principales resultados:

• El mejor modelo de aprendizaje profundo logró una precisión de 0.81 a 0.95 de recuerdo.
• El modelo identificó 1103 estaciones de compresión no declaradas anteriormente en la región de esquisto Marcellus.
• La inclusión de estaciones recientemente detectadas indicó que la exposición de la población a los contaminantes podría subestimarse hasta en un 74%.

Conclusiones:

• El aprendizaje automático ofrece una herramienta poderosa para mejorar el mapeo de la infraestructura para la gestión ambiental.
• La detección automatizada de las estaciones de compresión de gas natural mejora la precisión de los inventarios de emisiones y las evaluaciones de la exposición a la contaminación.
• Este enfoque es vital para comprender mejor y mitigar los impactos ambientales y sanitarios de la industria del petróleo y el gas.